マーケティングオートメーションAIでプロセスを効率化

イントロ

デジタル・マーケティングは、特に管理職が複数の拠点やキャンペーンを管理するような大きな組織では、困難が伴うことがある。マーケティングオートメーションは、マーケティングプロセスを合理化し、収益を増加させ、マーケティング活動の生産性を高めることを目的としています。

AIの自動化は、人間が設定した基本的なワークフローに従ってタスクが完了するように設計された、過去のワークフローからのアップグレードを意味する。AIオートメーションでは、人間がルールを設定するが、人工知能技術はデータに基づいて学習し、独自の経路を決定し、時間とともにパフォーマンスを向上させることができる。

本記事では、マーケティングオートメーションの最新トレンド、マーケティングにおけるAIオートメーションのメリット、そしてこのテクノロジーの導入方法について取り上げます。それでは、さっそく読み進めていこう。

マーケティングオートメーションにおけるAI基盤技術

AIの自動化技術は、さまざまなマーケティング・プロセスを合理化することで、職場のあり方を変えることができる。人工知能モデルは、人間よりも多くのデータを消費して意味を理解し、従業員の仕事を補完し、人間が難しすぎると感じるマーケティング・タスクを完了することさえできる。

最新の研究によると、AIの自動化によって3億の雇用が影響を受けるという。従業員は、90年代から2000年代初頭にかけてのパーソナルコンピューティング革命のように、職を奪われるのを防ぐために、人工知能と協働するための新たなスキルを習得しなければならなくなるだろう。

営業部門やマーケティング部門は、繰り返されるタスクに取り組むためにAIによる自動化の恩恵を大きく受けることができ、従業員はより複雑な問題に対処できるようになる。さらに、これらのテクノロジーはコスト効率と時間効率が向上しており、低コストでリードジェネレーションの増加につながる。

大規模言語モデルが大流行している一方で、機械学習やその他の一般的な自然言語処理アプリケーションなど、他の複数のAI自動化技術もマーケティングキャンペーンのROIを高めている。

機械学習

機械学習は、データを分析することによって学習し、改善するためにコンピュータを使用するAI技術である。機械学習技術により、コンピューターは洞察力を獲得し、マーケティングトレンドを特定し、市場に関する予測を立て、より良いマーケティングの意思決定を行うことができる。

機械学習によって、閲覧履歴、ソーシャルメディアでの活動、購買パターンから洞察を得ることができます。これらの洞察により、人工知能モデルはマーケティング・キャンペーン用にターゲットを絞った広告やEメールを作成することができます。

マーケティング担当者は、マーケティングオートメーションと機械学習を、顧客セグメンテーション、コンテンツ最適化、チャットボット、ソーシャルメディアマーケティング、CRM内で利用することができる。例えば、アマゾンやネットフリックスのような企業は、機械学習を使って、顧客の好みに応じて魅力的な商品や映画を提案している。

機械学習技術の例としては、回帰と分類がある。

自然言語処理

自然言語処理（NLP）は、コンピュータが人間のように書かれた文章を解読し理解することを可能にするAI技術である。

OpenAIsのChatGPTとGPTモデルが登場する以前は、ほとんどのマーケティング専門家が基本的なNLPテクニックを使ってAIチャットボットを作成し、顧客のパーソナリティを分析し、それに合わせて会話を調整することで、顧客体験を向上させていました。

さらに、NLPツールを使って顧客の行動を分析し、集客や顧客維持のレベルを向上させることもできる。例えば、AIチャットボットはデータを収集し、顧客のパーソナリティに基づいて商品やサービスを勧めることで、顧客の体験を向上させることができる。

大規模言語モデル

ラージ・ランゲージ・モデルのコンセプトは以前から存在していたが、OpenAIやAnthropicをはじめとする最近の開発により、ラージ・ランゲージ・モデルの人気はさらに高まっている。

ラージ・ランゲージ・モデルは、データを分析し、ディープラーニングを使用して、新しいコンテンツを理解、予測、生成する。大規模言語モデルは、大量のテキストデータで学習されます。例えば、OpenAIはGPT-3.**を訓練するために350GB以上のコンピュータ・メモリを必要とした。

LLMは、単語の並びや使用頻度を研究してコンテンツを作成することができる。マーケティングの専門家は、要約、レポートの自動化、エラーの除去にこの技術を使うことができる。

生成されたテキストの中には、編集によって人間のように聞こえるだけのものもあるが、これらのモデルは常に改善され、より良いコンテンツを生成している。

マーケティングにおけるAIオートメーションの利点

現代の人工知能は、タスクのために明確にプログラムされることなく、コンピュータが学習し行動することを可能にする。人間から独立して意思決定を行うこのテクノロジーの能力は、信じられないほど有望であり、AIマーケティングツールはかつてないほど普及している。

マーケティングオートメーションとコンテンツ作成への人工知能活用のメリットは明らかだ。しかし、AIはあらゆるマーケティングチームにとって他にもいくつかの利点をもたらすことができるため、私たちはすぐにこれらのアプリケーションをもっと目にするようになるはずだ。

ターゲティングとパーソナライゼーションの強化

AIの自動化により、マーケティング担当者は顧客のニーズに関するデータを分析できるようになり、カスタマージャーニーのどの段階においても、よりターゲットを絞ったマーケティングキャンペーンを展開できるようになる。

例えば、AIツールは、顧客の所在地、性別、過去の購入履歴、閲覧履歴に基づいて、次の購買決定を決定することができる。

次世代のマーケティング担当者は、一般的なコミュニケーションを避け、パーソナライズされたEメールやソーシャルメディアキャンペーンで消費者や買い物客を直接ターゲットにする。

データ分析と意思決定の改善

AIは大量のデータを迅速に処理し、意思決定の改善に役立つ情報を提供することができる。例えば、マーケティング担当者はマーケティング戦術の効率を判断し、関連データに基づいて必要な意思決定を行うことができる。

2020年時点でインターネット上のデータは64.2ゼタバイトを超え、2025年までにほぼ3倍になると予想されているため、人間のアナリストはオーディエンスに関する本質的な指標を見逃す可能性がある。AIマーケティングオートメーションはこのギャップを埋め、マーケターがより正確かつ迅速に戦術を変更することを可能にする。

AIによる時間とコストの節約

AIがデータを分析・処理するのに要する時間は、人間の数分の一である。その結果、これらのツールは従業員に代わって反復作業を行うことで、従業員の時間を節約することができる。

マーケティング・リーダーは、時間を無駄にすることなく、AIツールが提供するデータに基づいて最適な決定を下すことができる。その結果、マーケティング・キャンペーンはより効率的になり、全体的なコストを削減することができる。

さらに、今後数年のうちに、大規模言語モデルは、顧客からの質問に対する回答のような単純なタスクを処理し、従業員はより複雑な問題に取り組み、解決できるようになるだろう。

AIオートメーションの実践：マーケティングプロセスの変革

AIの可能性は月ごとに明らかになりつつあるが、現在ではアマゾン、アディダス、アップルなどいくつかの企業がすでにこのテクノロジーを使ってマーケティング活動を最適化している。

検索エンジン最適化

検索エンジン最適化ツールは、データ分析を自動化してキーワードを認識し、傾向を特定することで、より成功するコンテンツの基礎を提供します。

例えば、AppleやAdidasのような企業は、包括的なキーワード分析にRanktrackerを使用しています。自社のウェブサイトがGoogleでどのようにランク付けされているかを分析するツールは数多く存在するが、Ranktrackerは、SERPの結果を場所別、言語別、さらには異なる検索エンジン別に分析できるようにすることで、さらにレベルアップしている。

さらに、RanktrackerのBacklink CheckerのようなSEOツールは、競合他社を分析し、あなたのサイトを上位表示させるために獲得すべき貴重なバックリンクを導いてくれる。

（Ranktracker.comのバックリンクチェッカー）

検索エンジンでさえAIを活用している。グーグルのBERTはAI言語モデルで、検索結果を研究し、改良する。スニペットを分析し、関連するクエリに応じてウェブサイトをより良くランク付けします。

AIと顧客セグメンテーション

AIはEメールマーケティングの自動化を支援し、リードと収益を最大化するために特定のオーディエンスをターゲットにしたマーケティングキャンペーンを作成することができます。機械学習とディープラーニングは、顧客の情報を分析してグループに分け、適切なリード育成を促進します。

伝統的なセグメンテーション技術は、年齢、性別、所在地、その企業の製品やサービスの経験に基づいて顧客を分割することができる。

しかし、AIを活用したセグメンテーションでは、心情や購入までに費やした時間、人間がリアルタイムでは見逃してしまうようなさまざまな定性的特徴を分析できるようになる。

アマゾンはこのテクノロジーを利用したパイオニアと考えられており、そのアルゴリズムはユーザーに最高のユーザー体験を提供するために継続的に改善されている。例えば、MLアルゴリズムにより、このプラットフォームは、スタイルスナップを使用して、個々のおすすめの服を提案することができる。

カスタマーサポートのためのAI搭載チャットボット

AIを搭載したチャットボットは、機械学習、自然言語処理、そして現在では大規模言語モデルを使用して意図を理解します。その結果、顧客が何を言いたいのかを理解し、クエリに対して迅速でパーソナライズされた応答を提供することができます。

これは消費者にとって有利なだけでなく、チャットボットは企業にとっても効率化を促進することができる。Siri、Googleアシスタント、Alexaはすべて会話型AIツールの例だ。

(アマゾン・アレクサ)

例えばメーラーライトは、インターコムのGPT-4チャットボット、フィンを使って顧客を支援している。

ソーシャルメディア・マネジメント

マーケティング担当者は、AIオートメーションをセンチメント分析に活用することもできる。その好例がブランド・モニタリングであり、現在のオーディエンスやターゲット・オーディエンスがあなたのブランドについてどのように感じているかを分析する。

いくつかのツールは、あなたのブランドに関するオンラインでの言及を分析し、マーケティング担当者が問題のある部分に焦点を当て、解決策を提案することを可能にします。Audienseはこのようなツールの1つで、主にTwitterのようなプラットフォームでのブランドの言及をモニタリングするソーシャルメディア分析に使用されます。

マーケティング戦略にAIオートメーションを導入する

AIの可能性を実現するマーケティング戦略の設計は、複数のステップを踏む必要があります。ここでは、マーケティング戦略にAIの自動化を導入するために必要なことを説明する。

実施分野の特定

現在のマーケティング戦略と意思決定を完全に分析することで、潜在的な成長機会を特定することができます。どの分野やトピックが自動化の機が熟しているかを把握した上で、問題に対処し、効率化を推進することができます。

ユースケースに適したツールの選択

現在、SEO、コンテンツ作成、Eメールマーケティング、顧客セグメンテーション、顧客からの問い合わせに対応するツールがいくつかある。

Ranktrackerは、より多くのトラフィックを獲得し、検索エンジンで上位にランクインするのに役立つ最高のツールです。

様々なツールの可能性を見極め、その長所と短所を理解した上で、マーケティングの意思決定に使用するよう徹底的なリサーチを行いましょう。特徴、拡張性、互換性、機能性、コストを考慮する。

AI統合のためのトレーニングおよびチーム管理

AIの自動化には利点があるものの、課題もある。ほとんどの従業員はまだ、この概念に慣れ親しみ、使用されるツールの可能性を認識する必要がある。

時間と労力をかけて、これらのツールを使えるようにチームを訓練することが、望ましい結果につながる。

チームのニーズとスキルを評価し、適切なツールやプラットフォームを選択する。AI技術や自動化の経験を積む必要がある場合は、自動化の専門家を雇い、トレーニングや移行を指導してもらうことを検討する。

結論

AIとその可能性は、今日のマーケティング・プロセスを自動化する上で非常に有望である。

マーケティングオートメーションソフトウェアは、機械学習やその他のAI技術を活用して意思決定を促進し、マーケティングキャンペーンの効率を高め、ROIを向上させる。

いくつかの作業とガイダンスがあれば、AIオートメーションを組織に導入することができる。この驚くべき新進気鋭の業界の波に乗り、効果的なマーケティング戦術を実現するのだ。

効果的なマーケティングオートメーションプランは、検索エンジン最適化から始まる。

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